自适应并行推理如何成为高效推理扩展的新范式

Berkeley AI Research 系统梳理了自适应并行推理，模型可根据问题动态决定何时拆分任务、生成多少并发线程以及如何协调结果。文章比较 Multiverse 的推理引擎与 KV cache 改造方案和 ThreadWeaver 的客户端编排方案，并介绍基于 SFT、RL、关键路径长度与正确性门控奖励的训练方法。